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算法设计技巧与分析习题答案

算法设计技巧与分析习题答案【篇一:算法设计与分析考试题及答案】一特殊类型问题的一系列运算,此外,算法还应具有以下五个重要特性:_________,________,________,__________,__________。
2.算法的复杂性有_____________和___________之分,衡量一个算法好坏的标准是______________________。
3.某一问题可用动态规划算法求解的显著特征是____________________________________。
4.若序列x={b,c,a,d,b,c,d},y={a,c,b,a,b,d,c,d},请给出序列x和y的一个最长公共子序列_____________________________。
5.用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间,问题的解空间至少应包含___________。
6.动态规划算法的基本思想是将待求解问题分解成若干____________,先求解___________,然后从这些____________的解得到原问题的解。
7.以深度优先方式系统搜索问题解的算法称为_____________。
8.0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为_____________,用动态规划算法所需的计算时间为____________。
9.动态规划算法的两个基本要素是___________和___________。
10.二分搜索算法是利用_______________实现的算法。
二、综合题(50分)1.写出设计动态规划算法的主要步骤。
2.流水作业调度问题的johnson算法的思想。
3.若n=4,在机器m1和m2上加工作业i所需的时间分别为ai和bi,且(a1,a2,a3,a4)=(4,5,12,10),(b1,b2,b3,b4)=(8,2,15,9)求4个作业的最优调度方案,并计算最优值。
4.使用回溯法解0/1背包问题:n=3,c=9,v={6,10,3},w={3,4,4},其解空间有长度为3的0-1向量组成,要求用一棵完全二叉树表示其解空间(从根出发,左1右0),并画出其解空间树,计算其最优值及最优解。
算法设计技巧与分析答案

算法设计技巧与分析参考答案第1章算法分析基本概念(a)6 (b)5 (c)6 (d)6算法执行了7+6+5+4+3+2+1=28次比较(a)算法MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最少次数是0,元素已按非降序排列的时候达到最小值。
(b) 算法MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最多次数是3(1)2n n ,元素已按非升序排列的时候达到最小值。
由上图可以看到执行的比较次数为1+1+2+2+2+6+2=16次。
由上图可以得出比较次数为5+6+6+9=26次。
FTF,TTT,FTF,TFF,FTF(a) 执行该算法,元素比较的最少次数是n-1。
元素已按非降序排列时候达到最小值。
(b) 执行该算法,元素比较的最多次数是(1)2n n -。
元素已按非升序排列时候达到最大值。
(c) 执行该算法,元素赋值的最少次数是0。
元素已按非降序排列时候达到最小值。
(d) 执行该算法,元素赋值的最多次数是3(1)2n n -。
元素已按非升序排列时候达到最大值。
(e)n 用O 符号和Ω符号表示算法BUBBLESORT 的运行时间:2()t O n =,()t n =Ω(f)不可以用Θ符号来表示算法的运行时间:Θ是用来表示算法的精确阶的,而本算法运行时间由线性到平方排列,因此不能用这一符号表示。
不能用p 关系来比较2n 和2100n 增长的阶。
∵221lim0100100n n n →∞=≠ 2n ∴不是2(100)o n 的,即不能用p 关系来比较2n 和2100n 增长的阶。
(a)当n 为2的幂时,第六步执行的最大次数是:12,2k k n j -==时,11[log ]log n ni i k n n n ====∑∑(b)由(a)可以得到:当每一次循环j 都为2的幂时,第六步执行的次数最大,则当33,22k kmn j ===(其中32k 取整)时,11[log(31)]log(1)n nkii i m n n ===-=-∑∑(c)用O 符号表示的算法的时间复杂性是(log )O n n 已证明n=2k 的情况,下面证明n=2k +1的情况:因为有⎥⎦⎥⎢⎣⎢+=⎥⎦⎥⎢⎣⎢21222k k所以n=2k +1时,第六步执行的最大次数仍是n log n 。
计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计

计算机算法设计与分析第三版华中科技大学课程设计简介计算机算法设计与分析是一门重要的计算机科学基础课程,旨在帮助学生掌握算法设计与分析的基本方法和技巧,以及能力和素养。
本文档主要介绍华中科技大学计算机学院关于计算机算法设计与分析第三版的课程设计。
设计目的与意义在计算机科学与技术领域中,算法设计与分析是必不可少的技能。
本次课程设计旨在帮助学生更好地掌握这一技能,培养其解决实际问题的能力和创新思维。
具体来说,本课程设计的目的和意义包括:1.培养学生掌握算法设计和分析的基本方法和原理。
2.帮助学生掌握基本数据结构和算法的实现。
3.促进学生通过实践掌握各种算法的实际应用。
4.加强学生的团队合作能力和创新意识。
设计内容本次课程设计的主要内容是设计和实现一个算法,要求学生通过小组协作完成。
具体要求如下:1.组成1-3人的小组;2.自主设计一个算法,注意必须是创新性的,并要求主体思路清晰、关键步骤明确、正确性可靠;3.在算法设计的过程中体会算法分析的重要性,在实现过程中体现时间与空间复杂度的控制;4.设计并实现一个可以泛用的软件程序,用于演示各种数据集的实现过程和结果输出等;5.材料、可以的软件程序都可以参考课堂提供的学习资料,但需要体现出数学计算、算法分析的过程和结论,要求学生在合理使用资料的前提下,自主思考和解决问题。
设计流程设计流程如下:第一阶段:确定算法在本阶段,学生应该自主思考和讨论,确定一个合适的算法,并撰写算法设计文档。
可以参考课堂上相关的算法设计和分析内容,同时根据自己的思考和理解,结合实际应用场景,设计一种创新性的算法。
第二阶段:算法实现在本阶段,学生应该根据算法设计文档,完成软件程序的实现。
需要注意的是,在实现过程中,要注重时间复杂度和空间复杂度的控制,并进行相应的测试和优化。
第三阶段:数据测试在本阶段,学生应该使用不同的数据集对已实现的算法进行测试,并进行相应的测试结果分析和总结。
同时,要考虑对应不同场景的应用性能和效果。
算法设计技巧与分析

算法设计技巧与分析算法设计技巧是计算机科学领域中非常重要的一部分。
一个好的算法能够提高程序的效率,减少资源的消耗。
算法设计的技巧有很多种,比如递归、分治、贪心、动态规划等等。
以下将对一些常用的算法设计技巧进行分析和讨论。
递归是一种非常常见的算法设计技巧。
递归是指一个函数在执行的过程中会调用自身。
递归通常需要一个基本的情况和一个递推的情况。
递归的好处是能够简化问题的求解过程,但是递归也有一些缺点,比如递归的深度过大会导致栈溢出的问题。
在设计递归算法时,需要注意避免这种情况的发生。
分治是一种将问题分解成多个子问题并将子问题的解合并起来得到最终解的算法设计技巧。
分治算法通常可以通过递归来实现。
在设计分治算法时,需要注意子问题之间的关系,以及如何将子问题的解合并起来。
贪心是指每一步都选择当前最优解的算法设计技巧。
贪心算法通常需要证明每一步的最优解一定能够导致最终的最优解。
贪心算法的好处是简单、高效,但是贪心算法不能解决所有的问题,有些问题需要使用动态规划等其他算法进行求解。
动态规划是一种将问题分解成多个子问题并选择最优的子问题解组合得到最终解的算法设计技巧。
动态规划通常需要一个表格来存储中间的结果,以便后续的计算。
在设计动态规划算法时,需要注意问题的重叠子问题特性,以及如何利用已经计算过的结果来加速计算。
在进行算法设计时,还需要考虑时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度是用来衡量算法执行时间的参数,通常用“大O记法”来表示。
空间复杂度是用来衡量算法消耗的空间的参数,也用“大O记法”来表示。
在算法设计中,通常要追求时间复杂度和空间复杂度尽量低。
除了以上几种常见的算法设计技巧外,还有很多其他的算法设计技巧,比如回溯、剪枝等等。
在实际的算法设计中,不同的问题可能需要采用不同的算法设计技巧。
因此,对算法设计技巧的熟练掌握和运用是非常重要的。
综上所述,算法设计技巧与分析是计算机科学中的重要内容。
通过合理选择和运用不同的算法设计技巧,能够提高程序的效率,从而更好地解决问题。
大学_计算机算法设计与分析第4版(王晓东著)课后答案下载

计算机算法设计与分析第4版(王晓东著)课后答
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计算机算法设计与分析第4版内容简介
第1章算法概述
1.1 算法与程序
1.2 算法复杂性分析
1.3 NP完全性理论
算法分析题1
算法实现题1
第2章递归与分治策略
2.1 递归的概念
2.2 分治法的基本思想
2.3 二分搜索技术
2.4 大整数的乘法
2.5 Strassen矩阵乘法
2.6 棋盘覆盖
2.7 合并排序
2.8 快速排序
2.9 线性时间选择
2.10 最接近点对问题
第3章动态规划
第4章贪心算法
第5章回溯法
第6章分支限界法
第7章随机化算法
第8章线性规划与网络流
附录A C++概要
参考文献
计算机算法设计与分析第4版目录
本书是普通高等教育“十一五”__规划教材和国家精品课程教材。
全书以算法设计策略为知识单元,系统介绍计算机算法的设计方法与分析技巧。
主要内容包括:算法概述、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯法、分支限界法、__化算法、线性规划与网络流等。
书中既涉及经典与实用算法及实例分析,又包括算法热点领域追踪。
为突出教材的`可读性和可用性,章首增加了学习要点提示,章末配有难易适度的算法分析题和算法实现题;配套出版了《计算机算法设计与分析习题解答(第2版)》;并免费提供电子课件和教学服务。
算法设计技巧与分析翻译

算法设计技巧与分析1.8时间复杂性这一节研究算法分析的一个基本组成部分,即算法运行时间的确定问题。
这个称为计算复杂性的问题,属于计算理论中的一个重要领域,它是由于对有效算法的需求而发展起来的,产生于上世六十年代,繁荣于七八十年代。
在计算复杂性领域中,研究的主要目的是一个算法所需要的时间和空间,即当给出合法输入时,为了得到输出,该算法所需要的时间和空间。
本节以一个例子开始,它唯一的目的是为了展现分析算法运行时间的重要性。
例1.4 前面已经说过,当n为2的幂时,执行算法BOTTOMUPSORT的元素比较最大次数是n log n-n+1,执行算法SELECTIONSORT 的元素比较次数是n(n-1)/2,元素可以使整数、实数和字符串等。
具体地说,假设某种计算机上每一次元素比较需要106-秒,假如我们要对一个小的数目,比如128个元素进行排序,那么用算法BOTTOMUPSORT的话,它用在元素比较上所需要的最长时间为106-(128×7-128+1)=0.0008秒;若用算法SELECTIONSORT,时间为106-(128×127)/2=0.008秒。
换句话说,算法BOTTOMUPSORTSROT用的比较时间是算法SELECTIONSORT的1/10。
这当然不会引起人们的注意,尤其对于一个初学编程的人来说,他主要关心的是开发出一个能完成该任务的程序。
然而,如果考虑到一个大一点的数,比如n=220=1048576,一个在现实世界的许多问题中很典型的数,我们会发现:用算法BOTTOMUPSORT的元素比较所需要的最长时间是106-(220×20-220+1)=20秒,而用算法SELECTIONSORT,比较时间变成了106-(220×(220-1))/2=6.4天!上面的例子中的计算表明了这样的事实:在算法分析研究中,时间毫无疑问是一种最珍贵的资源1.8.1阶的增长显而易见,说一个算法A对于输入x要用y秒运行时没有意义的。
算法设计技巧与分析英文版课后练习题含答案

Algorithm Design Techniques and Analysis: English VersionExercise with AnswersIntroductionAlgorithms are an essential aspect of computer science. As such, students who are part of this field must master the art of algorithm design and analysis. Algorithm design refers to the process of creating algorithms that solve computational problems. Algorithm analysis, on the other hand, focuses on evaluating the resources required to execute those algorithms. This includes computational time and memory consumption.This document provides students with helpful algorithm design and analysis exercises. The exercises are in the formof questions with step-by-step solutions. The document is suitable for students who have completed the English versionof the Algorithm Design Techniques and Analysis textbook. The exercises cover various algorithm design techniques, such as divide-and-conquer, dynamic programming, and greedy approaches.InstructionEach exercise comes with a question and its solution. Read the question carefully and try to find a solution withoutlooking at the answer first. If you get stuck, look at the solution. Lastly, try the exercise agn without referring to the answer.Exercise 1: Divide and ConquerQuestion:Given an array of integers, find the maximum possible sum of a contiguous subarray.Example:Input: [-2, -3, 4, -1, -2, 1, 5, -3]Output: 7 (the contiguous subarray [4, -1, -2, 1, 5]) Solution:def max_subarray_sum(arr):if len(arr) ==1:return arr[0]mid =len(arr) //2left_arr = arr[:mid]right_arr = arr[mid:]max_left_sum = max_subarray_sum(left_arr)max_right_sum = max_subarray_sum(right_arr)max_left_border_sum =0left_border_sum =0for i in range(mid-1, -1, -1):left_border_sum += arr[i]max_left_border_sum =max(max_left_border_sum, left_b order_sum)max_right_border_sum =0right_border_sum =0for i in range(mid, len(arr)):right_border_sum += arr[i]max_right_border_sum =max(max_right_border_sum, righ t_border_sum)return max(max_left_sum, max_right_sum, max_left_border_s um+max_right_border_sum)Exercise 2: Dynamic ProgrammingQuestion:Given a list of lengths of steel rods and a corresponding list of prices, determine the maximum revenue you can get by cutting these rods into smaller pieces and selling them. Assume the cost of each cut is 0.Lengths: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]Prices: [1, 5, 8, 9, 10, 17, 17, 20]If the rod length is 4, the maximum revenue is 10.Solution:def max_revenue(lengths, prices, n):if n ==0:return0max_val =float('-inf')for i in range(n):max_val =max(max_val, prices[i] + max_revenue(length s, prices, n-i-1))return max_valExercise 3: Greedy AlgorithmQuestion:Given a set of jobs with start times and end times, find the maximum number of non-overlapping jobs that can be scheduled.Start times: [1, 3, 0, 5, 8, 5]End times: [2, 4, 6, 7, 9, 9]Output: 4Solution:def maximum_jobs(start_times, end_times):job_list =sorted(zip(end_times, start_times))count =0end_time =float('-inf')for e, s in job_list:if s >= end_time:count +=1end_time = ereturn countConclusionThe exercises presented in this document provide a practical way to master essential algorithm design and analysis techniques. Solving the problems without looking at the answers will expose students to the type of problems they might encounter in real life. The document’s solutionsprovide step-by-step instructions to ensure that students can approach the problems with confidence.。
算法设计技巧与分析课后答案吴永昶

算法设计技巧与分析课后答案吴永昶习题1-2 方法头签名方法签名由方法的名称和它的每一个形参(按从左到右的顺序)的类型和种类(值、引用或输出)组成。
需注意的是,方法签名既不包含返回类型,也不包含params 修饰符(它可用于最右边的参数)。
实例构造函数签名由它的每一个形参(按从左到右的顺序)的类型和种类(值、引用或输出)组成。
具体说来,实例构造函数的签名不包含可为最右边的参数指定的params 修饰符。
索引器签名由它的每一个形参(按从左到右的顺序)的类型组成。
具体说来,索引器的签名不包含元素类型。
运算符签名由运算符的名称和它的每一个形参(按从左到右的顺序)的类型组成。
具体说来,运算符的签名不包含结果类型。
签名是对类、结构和接口的成员实施重载的机制:方法重载允许类、结构或接口用同一个名称声明多个方法,条件是它们的签名在该类、结构或接口中是唯一的。
实例构造函数重载允许类或结构声明多个实例构造函数,条件是它们的签名在该类或结构中是唯一的。
索引器重载允许类、结构或接口声明多个索引器,条件是它们的签名在该类、结构或接口中是唯一的。
运算符重载允许类或结构用同一名称声明多个运算符,条件是它们的签名在该类或结构中是唯一的。
习题1-10 函数渐进阶大写O符号(上界,最坏)f(n)=O(g(n)),这里f(n)是分析出来算法的执行次数的函数,O的定义:当且仅当存在正的常数c和n0,使得对于所有的n>=n0,有f(n)<=cg(n)。
这里cg(n)就是函数f(n)的上限。
几种函数的例子:1.线性函数f(n)=3n+2,当n>=2时,3n+2<=3n+n=4n。
所以f(n)=O(n),这里c 就是4,n0=2。
2.平方函数f(n)=2n^2+3n+3,当n>=3时,3n+3<=4n,当n>=4时,4n<n^2,f(n)=2n^2+n^2=3n^2。
f(n)=O(n^2),这里c是3,n0=4。
算法设计与分析(第2版)

作者简介
王晓东,男,1957年3月出生,福州大学计算机系教授,福建省计算机学会理事长。研究领域是算法设计与 算法评价,基于计算机络和信息安全的大规模问题求解算法与数据结构,信息可视化技术。几何计算,并行和分 布式算法设计,计算复杂性理论。先后主持了与算法设计与分析有关的国家自一然科学基金项目、国家优秀留学 回国人一员基金项目、福建省杰出人才基金项目和省自然科学基金项目等7个研究课题;获得国家科技进步二等奖 1项,省科技进步二等奖3项。主持国家精品课程“算法与数据结构”,和福建省优质硕士学位课程“算法设计与 分析”的课程建设,获2005年福建省教学成果一等奖。在国内外重要学术刊物上发表有创见性的论文50余篇;正 式出版《算法设计与分析》等学术著作7部,在算法复杂性研究方面取得了一系列理论研究成果和应用成果。例如, 在对著名的凸壳问题的计算复杂性研究成果中推广了关于判定树模型下问题的计算复杂性下界的著名的Ben-Or, 并应用于分析凸壳问题的计算复杂性,在较_般的情况下改进和完善了国际算法界知名学者Aggarwal、Steele和 Yao等提出的关于凸壳问题计算复杂性下界的结果。研究成果得到同行专家的好评并被国内权威刊物所引用。
内容提要
为了适应培养我国21世纪计算机各类人才的需要,结合我国高等学校教育工作的现状,立足培养学生能跟上 国际计算机科学技术的发展水平,更新教学内容和教学方法,提高教学质量,本书以算法设计策略为知识单元, 系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧,以期为计算机科学与技术学科的Байду номын сангаас生提供广泛而坚实的计算机算 法基础知识。
目录
第1章算法引论 1.1算法与程序 1.2表达算法的抽象机制 1.3描述算法 1.4算法复杂性分析 小结 习题 第2章递归与分治策略 2.1递归的概念 2.2分治法的基本思想 2.3二分搜索技术
算法设计技巧与分析英文版课程设计 (2)

Algorithm Design Techniques and Analysis Course Design(English Version)IntroductionAlgorithm design is an essential component of computer science. Whether you are designing a new application ortrying to optimize an existing one, the ability to develop efficient algorithms can significantly impact performance, scalability, and user experience. The Algorithm Design Techniques and Analysis course is designed to provide insight into the core principles and methods of algorithm design, as well as the techniques and tools necessary for algorithm analysis.Course ObjectivesThe primary objective of this course is to enhance students’ ability to develop and analyze algorithms effectively. By the end of this course, students should be able to:•Understand the importance of algorithm design and analysis in computer science;•Employ a systematic approach to the design and analysis of algorithms;•Analyze algorithms for their time and space complexity;•Understand the difference between worst-case and average-case analysis;•Apply various algorithm design techniques to solve common problems, such as searching, sorting, and graph traversal;•Develop efficient implementations of algorithms using programming languages;•Apply the principles of algorithm design and analysis to real-world problems.Course OutlineWeek 1: Introduction to Algorithm Design and Analysis •Importance of algorithm design and analysis in computer science;•The role of algorithms in modern computing;•Overview of algorithm design techniques and analysis.Week 2: Algorithm Analysis•The basics of algorithm analysis;•Time and space complexity;•Worst-case and average-case analysis;•Asymptotic notation (Big O, Big Omega, Big Theta).Week 3: Algorithm Design Techniques - Searching and Sorting•Sequential search;•Binary search;•Bubble sort;•Selection sort;•Insertion sort;•Quick sort;•Merge sort.Week 4: Algorithm Design Techniques - Graph Traversal •Breadth-First Search (BFS);•Depth-First Search (DFS);•Shortest path algorithms (Dijkstra’s and Floyd-Warshall);•Minimum spanning tree algorithms (Prim’s and Kruskal’s).Week 5: Dynamic Programming•Principles of dynamic programming;•Top-down and bottom-up approaches;•Knapsack problem;•Longest Common Subsequence (LCS);•Longest Increasing Subsequence (LIS);•Matrix Chn Multiplication.Week 6: Greedy Algorithms•Principles of greedy algorithms;•Huffman coding;•Activity selection problem;•Kruskal’s algorithm for Minimum Spanning Trees;•Dijkstra’s algorithm for Shortest Paths.Week 7: Divide and Conquer•Principles of divide and conquer;•Binary search;•Merge sort;•Quicksort;•Maximum Subarray problem.Week 8: Final Projects•Apply the principles of algorithm design and analysis to real-world problems;•Develop efficient algorithms to solve the problem;•Analyze and optimize the performance of the algorithms.Course FormatThis course will consist of eight weeks of online lectures, discussion forums, and assignments. Each week, students will be provided with multimedia lectures, reading materials, and programming assignments. Students will be expected to engagein discussion forums and submit weekly assignments to demonstrate comprehension of the material. In the final week, students will be required to complete a final project, which will be graded based on the design and efficiency of their algorithm, as well as their ability to analyze and optimizeits performance.ConclusionThe Algorithm Design Techniques and Analysis course is intended to provide students with the fundamental principles and techniques of algorithm design and analysis. With this knowledge, students will be better equipped to developefficient algorithms for solving real-world problems. By the end of this course, students should have a solid foundationin algorithm design and analysis, enabling them to understand and develop optimized algorithms for a variety of applications.。
《第3课算法设计》作业设计方案-小学信息技术浙教版23六年级上册

《算法设计》作业设计方案(第一课时)一、作业目标本作业设计旨在通过第一课时的学习,使学生初步了解算法的基本概念,掌握算法设计的基本步骤,并能够运用简单的算法解决实际问题。
通过实际操作,培养学生的逻辑思维能力和信息素养。
二、作业内容1. 理论学习:学生需认真学习《算法设计》的第一课内容,了解算法的基本定义、分类和在信息技术中的应用。
重点掌握算法设计的基本步骤,包括问题分析、算法选择、程序设计等。
2. 案例分析:选择一至两个典型的算法应用案例,如“排序算法”、“搜索算法”等,进行详细解析,理解算法在实际问题中的运用方式。
3. 实践操作:根据所学知识,学生需设计一个简单的算法问题,并绘制出流程图。
流程图应清晰表达算法的执行步骤和逻辑关系。
4. 编程实践:使用编程软件(如Scratch、Python等),将所设计的算法问题编写成程序代码。
要求代码结构清晰,逻辑正确。
5. 总结反思:学生对整个设计过程进行总结和反思,分析在设计和编程过程中遇到的问题及解决方法,提出改进意见。
三、作业要求1. 理论学习部分要求学生对算法的基本概念有清晰的认识,能够准确阐述算法的定义和分类。
2. 案例分析部分要求学生对所选案例进行深入分析,理解其背后的算法原理和运用场景。
3. 实践操作部分要求流程图绘制规范,逻辑清晰;编程实践部分要求代码可运行,逻辑正确。
4. 总结反思部分要求学生对整个设计过程进行全面思考,提出有价值的改进意见。
5. 作业需按时提交,并在提交时附上详细的操作步骤和说明。
四、作业评价1. 评价标准:评价将依据学生对算法概念的理解、案例分析的深度、实践操作的规范性、编程实践的正确性以及总结反思的深度进行综合评定。
2. 评价方式:采用教师评价和学生互评相结合的方式,教师主要对整体把握和标准符合度进行评价,学生互评则侧重于发现问题和提出建议的能力。
五、作业反馈1. 教师将对每位学生的作业进行详细批改,指出存在的问题和不足,并提供改进意见。
算法设计与分析(DesignandAnalysisofAlgorithms

算法设计与分析(Design and Analysis of Algorithms)主讲:冼楚华Email: ****************.cnHomepage:QQ:89071086 (可QQ答疑)办公室:(TBD)助教:曹旭(QQ:948623560, Email: ****************, Office: B3-440)参考教材:算法设计技巧与分析(Algorithms Design Techniques and Analysis)。
(沙特)阿苏外耶著。
电子工业出版社。
定价:36.0 RMB课时:1-11周,14-18周,64课时(含16课时实验课,时间及地点另定)考核方式:平时成绩20% + 实验成绩20% + 期末考试60%,平时成绩包含课上测试、上课表现等;实验成绩包含课后上机作业及模拟竞赛等课程网站:/algorithms/或者访问:,然后点击Teaching --> Design and Analysis of Algorithms (Spring 2016)网站提供每次讲课的PPT课件要点、作业答案以及与本课程相关的资源下载。
在线做题网站:/oj/ (华南理工大学)/onlinejudge/ (浙江大学ACM网站) (北京大学ACM网站)注意:如有问题,请发送邮件,收到邮件后,将会在两个工作日内回复。
发送邮件请注明学号及姓名,无学号及姓名的邮件恕不回复。
Design and Analysis of AlgorithmsInstructor:Prof. Chuhua Xian (冼楚华)Email: ****************.cnHomepage:QQ:89071086Office Room:(TBD)Teaching Assistants:CAO Xu (QQ:948623560, Email: ****************, Office: B3-440)Textbook:Algorithms Design Techniques and Analysis. (Saudi Arabia) M. H. Alsuwaiyel. Publishing House of Electronic Industry (电子工业出版社). Price:36.0 RMBCouse Time:Week 1rd-11th, 14th-18th, 64 lessons (including 16 lessons for experiment; Times and Room: to be announced)Final Grade:Performance in class (20%) + homework and experiments (20%) + final examination (60%)Website:/algorithms/Or via my homepage:, click ‘Teaching --> Design and Analysis of Algorithms (Spring 2015)’The slides, some answers of the homework and links of the resources will be put on this website.Online Judge:/oj/ South China University of Technology)/onlinejudge/ (Zhejiang University) (Peking University)If you have any questions, please feel free to contact me by email. I will reply within two working days. Please list your name or student ID when you send me an email. Thank you.。
算法设计与分析4第三部分第三章

第三部分第三章 蛮力法
分析该算法的效率: 分析该算法的效率: S1:确定输入规模的参数为n S1:确定输入规模的参数为n S2:基本操作是内层循环体中的比较运算 S2: S3:基本操作次数的计算:外层循环执行次数为N S3:基本操作次数的计算:外层循环执行次数为N-1 内层循环执行次数为N 我们可以用求和公式给出: 次,内层循环执行次数为N-i-1次,我们可以用求和公式给出: =n(nC(n)= n − 2 n −1 =n(n-1)/2∈θ(n2)
第三部分第三章 蛮力法
排序问题是我们经常见到的,当前, 排序问题是我们经常见到的,当前,人们已经开 发出了几十种排序方法。 发出了几十种排序方法。 1、选择排序 排序思想:首先从要排序的数中选择最小的数与 排序思想: 第一个数交换位置, 第一个数交换位置,然后再从乘下的数中再 找出最小的数与第二个数交换位置, 找出最小的数与第二个数交换位置,直到剩 下两个数, 下两个数,我们选择较小的数放到倒数第二 个位置,经过n 轮这样的操作后, 个位置,经过n-1轮这样的操作后,数就按 从小到大的顺序排好了。 从小到大的顺序排好了。
第三部分第三章 蛮力法
第三,如果要解决的问题实例不多, 第三 , 如果要解决的问题实例不多 , 而且蛮力法可 以用一种能够接受的速度对实例求解,那么, 以用一种能够接受的速度对实例求解 , 那么 , 设 计一个更高效算法所花费的代价很可能是不值得 的。 第四,即使效率通常很低, 第四 , 即使效率通常很低 , 仍然可以用蛮力算法解 决一些小规模的问题实例。 决一些小规模的问题实例。 最后,一个蛮力算法可以为研究或教学目的服务, 最后 , 一个蛮力算法可以为研究或教学目的服务 , 可以用它来恒量同样问题的更高效的算法。 可以用它来恒量同样问题的更高效的算法。
算法设计技巧与分析课后习题答案沙特

算法设计技巧与分析课后习题答案沙特【篇一:高级算法设计实验指导书2009(李淑琴)】=txt>一、适用专业计算机科学与技术专业研究生二、实验目的与任务算法分析与设计是计算机科学与技术专业本科学生第八学期专业选修课程。
实验课的目的是通过对一些常见而有代表性算法的上机实践,使学生理解和掌握算法设计的主要方法,培养学生对算法复杂性进行正确分析的能力,从而为独立地设计算法和对给定算法进行复杂性分析奠定坚实的基础。
三、实验内容安排实验一数据的排序算法比较(一)、实验目的1.通过上机实践,进一步理解、掌握几种著名的数据排序算法; 2.对排序算法的时间复杂性学会比较、分析。
(二)、实验内容及要求(1)从已学过的内部排序算法中至少选择4种算法,比较这四种算法的关键字移动次数以及比较次数。
(2)待排序数据用随机数产生程序产生。
(3)数据表的长度不小于100000,并且至少用五组不同的输入数据作比较。
(4)最后对结果作出简单分析,包括对各组数据得出结果波动大小的解释。
(三)、实验步骤1.2.3.4.5. 对于以上题目要认真分析和理解题意,设计出算法;详细写出正确的高级语言源程序;上机录入并调试程序;请指导教师审查程序和运行结果并评定成绩;撰写并上交实验报告。
(四)、实验报告内容1.班级、学号、姓名、实验日期;2.实验题目;3.对于实验题目的理解与说明;4.程序功能与框架;5.设计说明(存储结构、特别构思等);6.调试报告(调试过程中遇到的问题及如何解决此问题,程序设计的得失,对于改进程序的设想、经验、体会等);7.对算法进行比较分析;8.附录:源程序清单(加必要的注释)、测试数据及运行结果。
(五)、实验成绩考核方法实验成绩由实验结果、问题回答以及实验报告综合评定。
实验二递归与分治策略(一)、实验目的通过编程实现递归与分治策略的有关算法,理解递归与分治策略算法的原理,掌握递归与分治策略基本思想与应用技巧。
(二)、实验内容及要求实验内容给定平面上的至少n个点(n〉=20),找出其中的一对点,使得在n个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小。
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算法设计技巧与分析
参考答案
第1章算法分析基本概念
1.1
(a)6 (b)5 (c)6 (d)6
1.4
算法执行了7+6+5+4+3+2+1=28次比较
1.5
(a)算法MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最少次数是0,元素已按非降序排列的时候达到最小值。
(b) 算法MODSELECTIONSORT执行的元素赋值的最多
次数是3(1)2
n n ,元素已按非升序排列的时候达到最小值。
1.7
由上图可以看到执行的比较次数为1+1+2+2+2+6+2=16次。
1.11
由上图可以得出比较次数为5+6+6+9=26次。
1.13
FTF,TTT,FTF,TFF,FTF 1.16
(a) 执行该算法,元素比较的最少次数是n-1。
元素已按非降序排列时候达到最小值。
(b) 执行该算法,元素比较的最多次数是(1)2
n n -。
元素已
按非升序排列时候达到最大值。
(c) 执行该算法,元素赋值的最少次数是0。
元素已按非降序排列时候达到最小值。
(d) 执行该算法,元素赋值的最多次数是3(1)2
n n -。
元素已
按非升序排列时候达到最大值。
(e)n 用O 符号和Ω符号表示算法BUBBLESORT 的运行时间:2()t O n =,()t n =Ω
(f)不可以用Θ符号来表示算法的运行时间:Θ是用来表示算法的精确阶的,而本算法运行时间由线性到平方排列,因此不能用这一符号表示。
1.27
不能用关系来比较2n 和2100n 增长的阶。
∵221
lim
0100100
n n n →∞=≠ 2n ∴不是2(100)o n 的,即不能用关系来比较2n 和2100n 增长
的阶。
1.32
(a)当n 为2的幂时,第六步执行的最大次数是:
12,2k k n j -==时,
1
1
[log ]log n n
i i k n n n ====∑∑
(b)由(a)可以得到:当每一次循环j 都为2的幂时,第六步执行的次数最大,
则当33,22k k
m
n j ===(其中
32
k 取整)时,
1
1
[log(3
1)]log(1)n n
k
i
i i m n n ===-=-∑∑
(c)用O 符号表示的算法的时间复杂性是(log )O n n 已证明n=2k 的情况,下面证明n=2k +1的情况:
因为有⎥⎦
⎥
⎢⎣⎢+=⎥⎦⎥⎢⎣⎢21222k k
所以n=2k +1时,第六步执行的最大次数仍是n log n 。
(d) 用Ω符号表示的算法的时间复杂性是()n Ω。
当n 满足/2j n =取整为奇数时,算法执行的次数是n 次,其他情况算法执行次数均大于n 。
(e) O 更适合表示算法的时间复杂性。
因为本算法时间复杂性从()n Ω到(log )O n n ,而Θ是表示精确阶的。
1.38
对n 个数进行排序。
第5章 归纳法
5.3(本题不仅有以下一个答案)
1.max(n) 过程:max(i)
if n=1 return a[1] t=max(i-1)
if a[i-1]>t return a[i-1] else return t end if
5.6 最多次数:
0,1
()(1)(1),2n C n c n n n =⎧=⎨
-+-≥⎩
1(1)
()2
n
j n n C n j =-==
∑ 最少次数:
⎩
⎨
⎧
≥+-==2,1)1(1,0)(n n C n n C C(n)=n-1 5.7
参考例5.1 5.14
(a)不稳定,例如:
可见SELECTIONSORT 中相等元素的序在排序后改变。
(b)(c)(d)(f)稳定 5.17
(a)利用10()()n n P x xP x a -=+ 取3x =,
543210(3)(3)(3)(3)(3)(3)P P P P P P →→→→→
21100(3)3*(3)437(3)3*(3)211(3)3P P P P P =+=←=+=←=
3243543*(3)1112(3)3*(3)2338(3)3*(3)51019
P P P P P P =+=→=+=→=+=5.18
(a) (2,5)(2,2)(2,1)(2,0)p p p p →→→
2224*2241*21y y y y =←==←=←=
第6章 分 治
6.3
输入:A[1,2,…n]
输出:max,min
1.for i=1 to mid
2. j=high-i
3. if a[i]>a[j], then exchange a[i],a[j]
4.end for
5.for i=low to mid
6. if a[i+1]<a[low], then exchange a[low],a[i+1]
7.end for
8.for i=mid+1 to high
9. if a[i+1]>a[high], then exchange a[high],a[i+1]
10.end for
6.5
输入:一个整数数组A[1,2,…,n]
输出:sum
1.if high-low=1 then
2. sum=a[low]+a[high]
3.else
4. mid=(low+high)/2
5 sum1=sum(low,mid)
6 sum2=sum(mid+1,high)
7. sum=sum1+sum2
8.end if
9.return sum
算法需要的工作空间为3 6.10.
6.31
彩色代表i,j所指的数字j总在i前6.36
6.42
Quicksort 不是稳定的。
6.43
bcefg 均为适应的,a 、h 不是适应的。
第7章 动态规划
7.1
(c),算法BOTTOMUPSORT 7.5
字符串A=”xzyzzyx ”和B=”zxyyzxz ”的最长公共子序列长度为4,共有6个最长公共子序列,分别是:①zyyx ②zyzz ③zyzx ④xyyx ⑤xyzz ⑥xyzx
7.9
C[1,5]=C[1,1]+C[2,5]+r[1]*r[2]*r[6]=307 C[1,5]=C[1,2]+C[3,5]+r[1]*r[3]*r[6]=252 C[1,5]=C[1,3]+C[4,5]+r[1]*r[4]*r[6]=372 C[1,5]=C[1,4]+C[5,5]+r[1]*r[5]*r[6]=260
所以最优括号表达式为(M1M2)((M3M4)M5) 7.15
1000[,]min{[,],[,1][1,]}D i j D i j D i D j =+4051
312091134021620D ⎛⎫ ⎪
⎪
= ⎪
⎪
⎝⎭
1071
60944021
820D ⎛⎫ ⎪
∞∞
⎪= ⎪
⎪
⎝⎭
2111[,]min{[,],[,2][2,]}
D i j D i j D i D j =+
2071
60944021
820D ⎛⎫ ⎪
∞∞
⎪= ⎪
⎪
⎝⎭
3222[,]min{[,],[,3][3,]}
D i j D i j D i D j =+
3051
313091144021
620D ⎛⎫ ⎪
⎪= ⎪
⎪
⎝⎭
4333[,]min{[,],[,4][4,]}
D i j D i j D i D j =+
4051
312091134021
620D ⎛⎫ ⎪
⎪= ⎪
⎪
⎝⎭
7.21
7.23
当物品体积为负值时,运行算法会发生溢出错误。
第八章贪心算法
8.12
由算法从s 到t 要选择先到a 然后到t,其结果为4,而从s 到t 距离为2,所以探索不总是产生从s 到t 的距离
8.13
8.23(共有4棵最小生成树,此处仅举一例)
4
13
28
8.24(共有4棵最小生成树,此处仅举一例)
8.31
d
每一个二叉树都取左边为0,右边为1 则最优编码为a:10 b:001 c:0001
d:0000 e:01 f:11 注意:编码不唯一
回溯法。